High-accuracy Vision-Based Attitude Estimation System for Air-Bearing Spacecraft Simulators

要約

衛星の回転力学をシミュレートするためのエアベアリング プラットフォームには、高精度のグラウンド トゥルース システムが必要です。
残念ながら、このスコープに使用される市販のモーション キャプチャ システムは複雑で高価です。
この論文では、単眼カメラと一連の基準マーカーを使用して回転空気軸受プラットフォームの姿勢を計算する、新規で汎用性の高い方法を示します。
この研究では、Perspective-n-Point 問題の解決を伴う他の文献手法よりも大幅に正確な、幾何学ベースの反復アルゴリズムを提案しています。
さらに、システムパラメータの予備推定を実行するための自動校正手順も示されています。
開発された方法論は Raspberry Pi 4 マイクロコンピューターに展開され、一連の LED マーカーを使用してテストされます。
この設定で取得されたデータは、同じシステムのコンピューター シミュレーションと比較され、姿勢推定のパフォーマンスを理解して検証されます。
シミュレーション結果は、プラットフォームのアバウトボアサイト回転およびクロスボアサイト回転で $\sim$ 12 秒角および $\sim$ 37 秒角程度の予想 1 シグマ精度と、平均待ち時間 6 ミリ秒を示しています。

要約(オリジナル)

Air-bearing platforms for simulating the rotational dynamics of satellites require highly precise ground truth systems. Unfortunately, commercial motion capture systems used for this scope are complex and expensive. This paper shows a novel and versatile method to compute the attitude of rotational air-bearing platforms using a monocular camera and sets of fiducial markers. The work proposes a geometry-based iterative algorithm that is significantly more accurate than other literature methods that involve the solution of the Perspective-n-Point problem. Additionally, auto-calibration procedures to perform a preliminary estimation of the system parameters are shown. The developed methodology is deployed onto a Raspberry Pi 4 micro-computer and tested with a set of LED markers. Data obtained with this setup are compared against computer simulations of the same system to understand and validate the attitude estimation performances. Simulation results show expected 1-sigma accuracies in the order of $\sim$ 12 arcsec and $\sim$ 37 arcsec for about- and cross-boresight rotations of the platform, and average latency times of 6 ms.

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